Previsão de Inadimplência com Machine Learning

A Empresa do setor financeiro enfrentava grandes desafios com inadimplência de clientes, afetando seu fluxo de caixa e dificultando o crescimento sustentável. O principal objetivo era identificar rapidamente os clientes com maior risco de atraso para adotar estratégias proativas e personalizadas de cobrança.

Nossa Solução
A Grow Analytics AI desenvolveu um modelo preditivo baseado em machine learning, treinado em uma base de mais de 20 mil registros históricos. A abordagem envolveu o cruzamento de múltiplas variáveis, como perfil de pagamento, histórico de relacionamento e dados comportamentais, para calcular o risco individual de cada cliente. O sistema classifica automaticamente os clientes por faixas de risco e sugere ações preventivas específicas para cada perfil.

Resultados Práticos

• Segmentação de risco personalizada: Permitindo que a equipe priorizasse os clientes com maior probabilidade de inadimplência, otimizando os recursos de cobrança.

• Redução do tempo de análise: Automatização do processo de avaliação de risco, acelerando as decisões de crédito e ações corretivas.

• Visualização clara dos resultados: Dashboards interativos com indicadores-chave, tornando os dados acessíveis para toda a equipe de gestão.

• Diminuição comprovada das perdas: Após a implantação do modelo, houve uma redução significativa na taxa de inadimplência e melhora na recuperação de crédito.

Diferenciais da Solução Grow

• Modelos transparentes, de fácil compreensão para equipes não técnicas.

• Processo 100% seguro e em conformidade com a LGPD.

• Suporte consultivo desde a implantação até o uso diário dos insights.

Diagnóstico de Falhas e Previsão de Perdas em Marketplace

Uma grande operação de marketplace enfrentava desafios recorrentes com falhas operacionais que impactavam a experiência dos clientes, ocasionando cancelamentos, atrasos logísticos, queda no ticket médio e aumento da taxa de perda de clientes. O desafio era entender rapidamente as causas dessas perdas, prever situações críticas e atuar de forma proativa para proteger o faturamento.

Solução Aplicada

A equipe da Grow Analytics AI desenvolveu um diagnóstico profundo utilizando ciência de dados e machine learning para analisar o histórico completo de vendas, reclamações, entregas e suporte. O projeto envolveu:

• Integração de múltiplas fontes de dados (vendas, atendimento, logísticas e satisfação do cliente).

• Modelagem preditiva para identificar padrões críticos de abandono e insatisfação.

• Simulação de cenários e recomendação de ações práticas para retenção e recuperação de clientes.

Resultados

• Diagnóstico automatizado: Identificação das principais causas de perdas e gargalos operacionais em cada etapa do funil.

• Previsão de comportamentos críticos: Antecipação de situações de alto risco, como clientes com alta probabilidade de churn e produtos com maior índice de reclamações.

• Ações proativas: Recomendações de melhorias operacionais e campanhas de recuperação focadas nos pontos de maior impacto financeiro.

• Ganho de eficiência: Redução do tempo de resposta frente a falhas, aumento da taxa de retenção e maior previsibilidade no fluxo de receitas.

Simulação do impacto financeiro ao reduzir percentuais dos principais problemas.

Impacto financeiro: valor perdido por devoluções e cancelamentos.